基于一致性敏感哈希的高精确度图像匹配算法

针对基于特征点的图像匹配方式在复杂纹理场景中匹配效果不理想的问题,提出一种将加速稳健特征算法(SURF)与一致性敏感哈希匹配结合的图像匹配算法(CSH)。使用SURF算法对图像进行特征点提取,再以特征点为圆心构建特征区域,最后对特征区域使用CSH进行匹配,从而实现高精确匹配。为了进一步加快算法运行速度,对现有的SURF算法进行修改,在提取SURF特征点时去除了对于特征点方向的计算。仿真实验证明,算法较一般的特征算法在复杂纹理图像匹配中效果更佳,且较CSH算法效率提升了10%~15%。     

一种改进的一致性哈希算法

一致性哈希算法常用于分布式系统的负载均衡,常见的算法存在一些弊端,如传统的带虚拟节点的一致性哈希算法在工程应用中节点负载不完全均衡,谷歌跳跃一致性哈希和腾讯PaxosStore存储系统的一致性哈希算法只能从后往前删除节点,同时难以应用于异构系统。针对上述问题,文章提出了一种改进的一致性哈希算法,优化了虚拟节点的分配,在同构系统中通过初始化时均匀分配虚拟节点、添加删除节点时从盈余向不足迁移虚拟节点的方法,保证了算法的一致性,并且当虚拟节点数远大于实节点数时系统可实现接近完全的均衡,增删节点也不受位置的限制。在异构系统中,算法通过按节点性能比例分配和迁移虚拟节点的方法,实现了对负载和流量的精准分配。对初始的虚拟节点数(N值)也进行了讨论,可以根据系统均衡性要求配置N值,并给出了重新均衡系统时分裂虚拟节点和扩大N值的算法。     

基于一致性哈希算法的分布式数据库高效扩展方法研究

当前大数据时代,对分布式数据库进行扩容处理需求日增,常规扩容方法需要重算节点哈希值,并进行大量迁移数据,其效率及有效性不佳.本文以预留子分区识别位等方法为依托,使高效扩展数据库的设想成为现实,通过对比实验的方式,得出该方法既无须重算哈希值,又不需要迁移相关数据对象的结论.     

基于动态反馈的一致性哈希负载均衡算法

负载均衡一直是分布式网络的一个研究重点.近年来随着网络视频监控系统的广泛应用,负载均衡也逐步应用到该领域,以满足分布式视频监控的需要.本文针对分布式系统的视频服务器集群提出了一种新的负载均衡方案,将动态反馈机制与一致性哈希算法相结合,并根据其业务特性进行了优化和改进,增加了系统的可靠性和抗冲击性,提高了负载均衡的总体效果.     

基于一致性哈希算法的电力企业分布式数据存储研究

由于电力企业存储数据量比较大,传统方法在电力企业分布式数据存储应用中无法保证电力企业数据的完整性和有效性,存在数据丢失量较大的问题,并且数据存储延迟时间比较长,存储速度比较慢,为此提出基于一致性哈希算法的电力企业分布式数据存储研究。将电力企业数据相应的时间标签当做是分布式数据存储的一个核心属性,根据数据时间标签对数据进行等价线序划分;利用一致性哈希算法计算数据哈希值和节点计算能力,将其作为依据将电力企业数据分组到相应节点上;利用存储模块构建电力企业分布式数据存储组织结构,并设计分布式数据存储逻辑结构,利用电力企业元信息表、参数元信息表以及索引表对电力企业数据进行分布式存储,以此实现了基于一致性哈希算法的电力企业分布式数据存储。经实验证明,设计方法存储数据延迟时间小于传统方法,而且数据丢失量小于传统方法,能够有效确保电力企业数据的完整性。     

一种基于GPRS网络的缓存一致性策略

提出了在GPRS网络中加入一个验证服务器VS维护无线移动环境下的缓存一致性的策略,利用GPRS骨干网中SGSN的有关移动终端的位置信息和用户访问的局域性,有针对性地只向在线终端发送所缓存数据的失效信息,有效地降低异步传输中的信息量。性能分析表明,该策略简化了维护缓存一致性的复杂性,使用很少的移动终端计算量,支持任意断开连接时间和一个PLMN网内的漫游。     

基于VoiceXML的语音平台缓存一致性控制算法

在基于VoiceXML(Voice eXtensible Makeup Language)的语音平台上使用缓存有利于减少网络带宽的消耗,降低服务器的负荷,缩短用户的等待时间.通过分析语音平台的缓存模型,提出了拟合预测算法,对随机分布进行参数拟合,预测一定时间内VoiceXML文档修改的概率,从而确定缓存中的文档是否有效.仿真研究表明,该算法能得到低于1/10000的文档过期率以满足语音呼叫的需求,同时能有效提高系统性能,优于Alex算法.     

信息系统的高可用设计方案

探讨了各种IT设备高可用的相关技术,并就信息系统的特点提出了两种高可用的设计方案。首先对信息系统的分层架构进行描述,并指出系统各分层常见的高可用保障方法;其次,针对系统关键的主机和存储设备,介绍了当前流行的各种高可用技术;最后对信息系统进行分类,并针对两类系统提出不同的高可用设计方案。文章所提的高可用方案已成功应用于多数的通信行业支撑系统设计。     

基于SAF规范的高可用电信中间件设计

保证在软硬件出现故障后系统还能不间断地提供服务,是电信系统高可用性研究的重点.为了增强系统的可用性,在服务可用论坛提出的中间件规范基础之上设计了一个中间件系统基本框架,对集群通信服务、集群平台服务、可用性管理服务、通用服务进行了高可用设计,该中间件提供了兼容服务可用论坛的接口,采用该中间件系统构建电信应用软件时,开发者只需要集中精力到具体业务开发方面,而不需要过多关注集群可用性、性能等特性.最后,对该系统的可用性进行了测评,实验数据表明该中间件完全满足电信高可用性的要求.     

基于Java应用的高并发高可用集群服务器的设计与实现

本文服务器集群采用linux+nginx+mysql+php架构,具有高并发能力。同时,使用lvs/nginx+keepalived做高并发高可用集群,整合tomcat容器,采用辅助软git和Nas技术,分别确保多个数据库之间的数据同步和多个web服务器之间的网页同步,最后,用监控软件监控整体服务器的运行情况。     

基于ARM-Linux嵌入式系统的多进程并发服务器设计

随着物联网、智能电网、智能移动设备的发展,我们将能在任何时候任何地方获取我们所需的信息,本文设计一款基于ARM—Linux嵌入式系统的多进程并发服务器。它拥有传统服务器的功能,可远程访问和操作,同时又具有体积小、噪声低、低功耗、低成本的优势,非常适合用于智能楼宇的家用服务器。     

基于C51的多通道高精度电压转换模块设计

为满足不同工业现场调校热电偶及后级控制器的需要,实现高精度温度测量,设计了多通道高精度电压转换模块。硬件系统以C8051F064为控制核心,利用AD8572等高性能芯片及军品级精密分立器件搭建线性运放电路,运用16位DA转换器MAX5541实现高分辨率转换输出,用以产生符合后级测控所需的标准双极性信号。通过逐点给定0～10V输入电压测试实物输出,实测结果证明,该模块具有稳定性好,转换精度高（可达±0.01%）等特点,完全满足不同工业现场的测控需要。     

基于ARM的多温区冷藏车环境监测系统设计

针对冷藏车厢参数实时跟踪难的问题,设计了一种基于ARM的冷藏运输车厢环境监测控制系统。通过Zigbee技术构建无线传感器网络对环境参数进行采集,采用GPRS技术,完成远程监控中心与移动冷藏车的通讯。实验结果表明:不同环境温度空载和满载数据传输稳定、性能可靠满足应用要求,实现了对冷藏运输车厢环境温湿度的实时监测功能。     

基于ARM的水位控制系统

随着现代社会生产的发展和技术进步,微电子技术的飞速发展,水位控制的应用也越来越广泛。本文介绍了水位检测电路并进而控制水位高度的电路原理和电路的实际设计,系统以STM32微控制器作为系统的控制核心,以超声波电路作为检测传感电路,实现对水位的控制。该电路具有精度高,易于控制的特点。本文详细论述了按该原理进行水位控制的电路设计方案。     

基于单片机的多进制动态密码在通讯中设计

基于目前对通讯过程中信息传递保密性、安全性和灵活的要求。通过利用单片机中的定时器/计数器产生的PWM信号,从而采用多进制数据传输的方法并把这一传输方式应用与通讯过程中。主机与从机采用单总线、问答式且双向验证的方法来产生动态密码,大大提高了信息在传递过程中的安全保密性。     

基于超声波的高精度水位控制系统设计

本设计利用STC单片机控制系统实现水位的精确控制,主机通过无线通信方式对从机进行远程控制。采用超声波测距的方法来确定水位值并用12864液晶屏显示出来,从矩阵键盘设定水位值,通过比较设定水位和测量水位的数据,利用单片机的PWM控制直流双向水泵进行水位的调节,最终使水位达到设定值。通过测试该系统能精确监测水位并显示水位、准确地调控任意设定水位,而且精度可以达到1 mm。     

IDBS系统中基于本地缓存的VOD组播方案

首先概述了交互式数据广播系统(IDBs)的结构特点及应用现状，然后主要介绍了一种在IDBs系统中使用的基于本地理存的VOD组播方案，主要阐述了它的工作过程和优点，并进行了简单的性能分析。     

融合多特征因素的像素级裂缝检测

针对道路或墙面等混凝土建筑结构裂缝视觉检测方法中,裂缝实际宽度被拓宽,引起测量误差,且对比度低的浅层裂缝信息易被丢失等问题,提出了一种融合多特征因素的像素级裂缝检测方法.该方法通过分析裂缝的结构特点和纹理信息,提出基于纹理各异向性的像素级灰度、强度和梯度特征的裂缝识别方法,利用图像像素最小路径中最小权重与最大权重的比值作为波动因子,通过像素本身的灰度信息与周围环境的差异性,并结合最小路径上的纹理结构,来确定裂纹与背景之间的分割线.根据PI、PG和FFA的像素特征,采用融合多特征因素检测裂缝.实验表明:该算法检测复杂环境下的沥青道路或墙面裂缝表现出良好的鲁棒性,可快速、准确地检测出裂缝.     

基于加权自学习散列的高维数据最近邻查询算法

因为查询和存储具有高效性,学习型散列逐渐被应用于解决最近邻查询问题.学习型散列将高维数据转化成二进制编码,并使得原始高维空间中越相似的数据对应二进制编码的汉明距离越小.在实际应用中,每次查询都会返回许多与查询点汉明距离相同而编码互不相同的数据.如何对这些数据进行排序是一个难题.提出了一种基于加权自学习散列的近邻查找算法.实验结果表明,算法能够高效地对具有相同汉明距离的不同编码进行重排序,加权排序后查询的F1值约是原来的2倍并优于同系算法,时间开销可比直接计算原始距离进行排序降低一个数量级.